🎉 自然语言处理（NLP）任务与模型教程
常见NLP任务概览
自然语言处理包含多种核心任务，以下是主要方向及对应模型推荐：
1. 文本分类
• 经典应用场景：垃圾邮件过滤、新闻主题识别
• 推荐模型：BERT_Model（多任务预训练）、RoBERTa（增强版BERT）
• 工具链：HuggingFace Transformers + PyTorch
2. 命名实体识别
• 典型案例：人名/地名/组织机构检测
• 优质模型：SpaCy_Entity_Recognition（工业级工具）、BiLSTM_CRF（传统深度学习方案）
3. 问答系统
• 技术亮点：上下文理解与生成能力
• 标杆模型：T5_Model（文本到文本转换）、DPR（密集检索框架）
4. 机器翻译
• 进展里程碑：从RNN到Transformer
• 推荐模型：Transformer_Model（基础架构）、MarianMT（低资源语言方案）
模型选择指南
💡 建议根据业务需求选择：
- 小样本场景：使用DistilBERT等轻量级模型
- 多语言支持：优先考虑Multilingual_BERT模型
- 实时推理需求：选择ONNX_Runtime优化的模型版本
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